(57)【要約】【課題】  定量データと定性データを融合したデータ分析により、顧客のニーズにあったマーケティングデータを的確にかつ、容易に提供するデータ分析装置、データ分析方法及びデータ分析プログラムを提供する。【解決手段】  分析対象の識別子と紐付けられた定量データを記憶するデータベースと、分析対象の識別子と紐付けられた定性データを記憶するデータベースとを具備するデータ分析装置において、定量データと定性データとを分析対象の識別子により紐付けて統合し、定量データの検索条件を入力して、当該検索条件に該当する定量データと、検索条件に該当する定量データと紐付けられた定性データとからなる検索結果を出力する。【選択図】  図６
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
分析対象の識別子と紐付けられた定量データを記憶する第１の記憶手段と、
前記分析対象の識別子と紐付けられた定性データを記憶する第２の記憶手段と、
前記定量データと前記定性データとを前記分析対象の識別子により紐付けるデータ統合手段と、
前記定量データの検索条件を入力して、当該検索条件に該当する定量データと、前記データ統合手段により前記検索条件に該当する定量データと紐付けられた定性データとからなる検索結果を出力するデータ検索手段と
を具備することを特徴とするデータ分析装置。
【請求項２】
前記定性データを１又は複数の分類階層に分類して所定の分類コードを付加するテキストマイニング手段
をさらに備え、
前記データ検索手段は、前記定量データの検索条件と前記テキストマイニング手段が付加した分類コードとを入力して、当該定量データの検索条件に該当し、かつ、当該分類コードを含む前記データ統合手段により紐付けられた前記定量データ及び前記定性データを検索結果として出力する
ことを特徴とする請求項１に記載のデータ分析装置。
【請求項３】
前記テキストマイニング手段は、前記定性データを大分類から小分類へと複数の範囲の異なる階層に分類して、所定の分類コードを付加し、
前記データ検索手段は、前記定量データの検索条件と前記テキストマイニング手段が付加した大分類から小分類までのいずれかの１または複数の分類コードとを入力して、当該定量データの検索条件に該当し、かつ、当該分類コードを含む前記データ統合手段により紐付けられた前記定量データ及び前記定性データを検索結果として出力する
ことを特徴とする請求項１に記載のデータ分析装置。
【請求項４】
分析対象の識別子と紐付けられた定量データを記憶する第１の記憶手段と、前記分析対象の識別子と紐付けられた定性データを記憶する第２の記憶手段とを具備するデータ分析装置におけるデータ分析方法であって、
前記定量データと前記定性データとを前記分析対象の識別子により紐付けて統合し、
前記定量データの検索条件を入力して、当該検索条件に該当する定量データと、前記検索条件に該当する定量データと紐付けられた定性データとからなる検索結果を出力する
ことを特徴とするデータ分析方法。
【請求項５】
分析対象の識別子と紐付けられた定量データを記憶する第１の記憶手段と、前記分析対象の識別子と紐付けられた定性データを記憶する第２の記憶手段とを具備するデータ分析装置にデータ分析処理を実行させるためのプログラムであって、
前記定量データと前記定性データとを前記分析対象の識別子により紐付けて統合する処理と、
前記定量データの検索条件を入力して、当該検索条件に該当する定量データと、前記検索条件に該当する定量データと紐付けられた定性データとからなる検索結果を出力する処理と
を実行させるためのデータ分析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、定量データと定性データを融合したデータ分析を実行するデータ分析装置、データ分析方法及びデータ分析プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
昨今、消費者は様々なライフスタイルや価値観を持ち、移り変わりの激しい消費者のニーズを的確に捉え、売れる商品の開発や顧客満足度の向上につなげるためには、消費者の“生の声”に耳を傾け、言葉の裏に隠された本音を聞き出すことが非常に重要になっている。近年のネットリサーチ・コールセンター等の普及により、“生の声”を大量に収集・蓄積することが可能な環境にあるが、分析するには非常に手間と時間がかかる為、そのデータは十分に活用されていない。
【０００３】
このような問題を解決するため、従来、特許文献１に開示されるようなマーケティングシステムが考えられている。この発明によれば、複数のモニタ側情報処理端末と、顧客側情報処理端末と、センタ内に備えるサーバとをネットワークを介して接続してマーケティングシステムを構築する。そして、サーバは、顧客から受けた依頼概要指示により、依頼情報の作成とモニタを選定し、選定したモニタから依頼情報に対する回答情報を受け取って記憶し、顧客から受けた分析要求指示に基づいて、記憶された回答情報から分析結果を作成する。そして、作成した分析結果を顧客へ送信すると、モニタは、依頼情報を受け、回答情報を入力する。一方、顧客は、依頼概要指示と分析要求指示とを送信し、サーバから送信された分析結果を受け取り、出力する。このように構成することで、顧客のニーズにあったマーケティングデータを的確にかつ、容易に提供することができる。
【特許文献１】特開２００２−１３３０６５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述のマーケティングシステムによれば、ある側面から見た場合には、顧客のニーズに合うようなマーケティングデータが抽出される。しかし、これは、データマイニングによる消費者の購買履歴データの分析等にとどまっており、より売れる商品開発・顧客満足度の向上に効果的なマーケティングデータが欲しいというニーズには必ずしも応えることができていないという問題点があった。
【０００５】
本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、その目的は、定量データと定性データを融合したデータ分析により、顧客のニーズにあったマーケティングデータを的確にかつ、容易に提供するデータ分析装置、データ分析方法及びデータ分析プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この発明は上記の課題を解決すべくなされたもので、本発明は、分析対象の識別子と紐付けられた定量データを記憶する第１の記憶手段と、前記分析対象の識別子と紐付けられた定性データを記憶する第２の記憶手段と、前記定量データと前記定性データとを前記分析対象の識別子により紐付けるデータ統合手段と、前記定量データの検索条件を入力して、当該検索条件に該当する定量データと、前記データ統合手段により前記検索条件に該当する定量データと紐付けられた定性データとからなる検索結果を出力するデータ検索手段とを具備することを特徴とする。
【０００７】
また、本発明は、前記定性データを１又は複数の分類階層に分類して所定の分類コードを付加するテキストマイニング手段をさらに備え、前記データ検索手段は、前記定量データの検索条件と前記テキストマイニング手段が付加した分類コードとを入力して、当該定量データの検索条件に該当し、かつ、当該分類コードを含む前記データ統合手段により紐付けられた前記定量データ及び前記定性データを検索結果として出力することを特徴とする。
【０００８】
また、本発明は、前記テキストマイニング手段は、前記定性データを大分類から小分類へと複数の範囲の異なる階層に分類して、所定の分類コードを付加し、前記データ検索手段は、前記定量データの検索条件と前記テキストマイニング手段が付加した大分類から小分類までのいずれかの１または複数の分類コードとを入力して、当該定量データの検索条件に該当し、かつ、当該分類コードを含む前記データ統合手段により紐付けられた前記定量データ及び前記定性データを検索結果として出力することを特徴とする。
【０００９】
また、本発明は、分析対象の識別子と紐付けられた定量データを記憶する第１の記憶手段と、前記分析対象の識別子と紐付けられた定性データを記憶する第２の記憶手段とを具備するデータ分析装置におけるデータ分析方法であって、前記定量データと前記定性データとを前記分析対象の識別子により紐付けて統合し、前記定量データの検索条件を入力して、当該検索条件に該当する定量データと、前記検索条件に該当する定量データと紐付けられた定性データとからなる検索結果を出力することを特徴とする。
【００１０】
また、本発明は、分析対象の識別子と紐付けられた定量データを記憶する第１の記憶手段と、前記分析対象の識別子と紐付けられた定性データを記憶する第２の記憶手段とを具備するデータ分析装置にデータ分析処理を実行させるためのプログラムであって、前記定量データと前記定性データとを前記分析対象の識別子により紐付けて統合する処理と、前記定量データの検索条件を入力して、当該検索条件に該当する定量データと、前記検索条件に該当する定量データと紐付けられた定性データとからなる検索結果を出力する処理とを実行させるためのデータ分析プログラムである。
【発明の効果】
【００１１】
以上説明したように、本発明によれば、定量データと定性データとを分析対象の識別子により紐付けて統合し、定量データの検索条件を入力して、当該検索条件に該当する定量データと、検索条件に該当する定量データと紐付けられた定性データとからなる検索結果を出力する。
このように構成することで、大量の分析対象を所望の定量データに関する検索条件で絞込み、絞り込んだ結果と紐付いている定性データを印刷・表示等の形で出力する。
したがって、数値化が不向きであり検索性の低い定性データを大量に分析する場合でも、効率的かつ適切に抽出することができる。また、このような定量データと定性データを融合したデータ分析により、顧客のニーズにあったマーケティングデータを的確にかつ、容易に提供することができる効果が得られる。
【００１２】
また、本発明によれば、定性データを１又は複数の分類階層に分類して所定の分類コードを付加し、定量データの検索条件と付加した分類コードとを入力して、当該定量データの検索条件に該当し、かつ、当該分類コードを含む定量データ及び定性データを検索結果として出力する。
このように構成することで、所望の定量データに関する検索条件に加えて、定性データに付加されたコードに関する検索条件で大量の分析対象を絞込み、絞り込んだ結果と紐付いている定量データ及び定性データを印刷・表示等の形で出力する。
したがって、定量データに関する検索条件と、定性データに関する検索条件との利用バランスを考慮したデータ検索条件設定が可能となり、より顧客のニーズにあったマーケティングデータを的確にかつ、容易に提供することができる効果が得られる。
【００１３】
また、本発明によれば、定性データを大分類から小分類へと複数の範囲の異なる階層に分類して、所定の分類コードを付加し、定量データの検索条件と付加した大分類から小分類までのいずれかの１または複数の分類コードとを入力して、当該定量データの検索条件に該当し、かつ、当該分類コードを含む定量データ及び定性データを検索結果として出力する。
このように構成することで、所望の定量データに関する検索条件に加えて、大分類から小分類へと複数の範囲の異なる階層に分類された定性データに付加されたコードに関する検索条件で大量の分析対象を絞込み、絞り込んだ結果と紐付いている定量データ及び定性データを印刷・表示等の形で出力する。
したがって、大分類から小分類へと複数の範囲の異なる階層に分類された定性データに関する検索条件と、定性データに関する検索条件との利用バランスを考慮したデータ検索条件設定が可能となり、より顧客のニーズにあったマーケティングデータを的確にかつ、容易に提供することができる効果が得られる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、本発明を実施するための最良の形態について説明する。
まず本発明の基本的な考え方について説明する。図１は、本発明の一実施形態として、データ分析装置を利用したサービス提供の流れを示す。大きな流れとしては、図１に示すように、データ分析装置は分析対象のデータを入力し、データ加工・分析処理を施した後、適当な形で出力する。ここで、本発明においては、分析対象のデータをいわゆる定量データと定性データとに分類してそれぞれのデータベースを構築する。定量データとは数値化可能なデータ特性を有するデータであって、具体例としては、図２に示すような購買履歴データ（ポイントカードデータ、ＰＯＳデータ）をいう。図２に示す例において、購買履歴データは、顧客ＩＤ、氏名、年齢、性別、住所等のデータからなる顧客マスタと、顧客が実行した購入トランザクションにより生成される購買履歴ＩＤ、購入日、購入金額等のデータからなる属性データとから構成される。
また、定性データとは、数値化が困難なデータ特性を有するデータであって、具体例としては、フリーアンサーアンケート（例；お客様が当店をお選びいただいた理由は何でしょうか？選択式ではなく自由回答）の回答原文データをいう。
【００１５】
定量データはデシルランク付与、ＲＦＭランク付与等のデータ加工を施され、データベース（購買履歴ＤＢ）に格納される。この様子を図２を用いて説明すると、購買履歴データ（購買履歴ＩＤ、顧客ＩＤ、氏名、年齢、性別、住所、購入日、購入金額）は、例えば、顧客ＩＤ別にデータ集計されて、ＲＦＭランク（Ｒ：最新購入日、Ｆ：累積購入回数、Ｍ：累積購入金額）が付与される。
例えば、顧客ＩＤ：００００１が付番された顧客は、最新購入日に基づいてＲランク５が割り当てられ、累積購入回数に基づいてＦランク４が割り当てられ、累積購入金額に基づいてＭランク４が割り当てられる。
これらの新たに割り当てられたＲＦＭランクは、最新購入日が新しい／古い、累積購入回数が多い／少ない、累積購入金額が多い／少ないといった顧客の検索条件として使用される。
【００１６】
同様に、定性データについても、図３に示すように、テキストマイニングによる定量化等のデータ加工が施され、データベース（アンケートＤＢ）に格納される。この様子を図３を用いて説明すると、複数のアンサーアンケートのアンケート原文から代表語句が抽出され、特定の代表語句を含むか否かによって、複数のアンケート原文はいくつかのグループに分類される。例えば、代表語句（商品、品揃え、品数、豊富）を含むアンケート原文で１つのグループを形成する。そして、この代表語句（以下、小分類という）を包括的に示す分類階層を大分類に対するクラスタ（中分類）とする。例えば、クラスタは、代表分類の中から選択された（商品、品揃え、品数）とする。さらに、このクラスタを包括的に示す分類階層を要因（大分類）とし、コードを付加する。例えば、要因は、クラスタの中から（商品）とし、コード００１を付加する。
このように要因、クラスタ、代表語句、アンケート原文は、順に大分類から小分類へと複数の範囲の異なる階層に分類され、アンケート原文以外の定性データ（要因、クラスタ、代表語句）は、数や語句にコーディングされ、顧客の検索条件として使用される。
【００１７】
このようなデータ加工後、定性データ、定量データは、分析対象の識別子（顧客ＩＤ）により、統合されてデータベース（統合ＤＢ）に格納される。図４は、購買履歴ＤＢに格納された定量データと、アンケートＤＢに格納された定性データとを顧客ＩＤで結合した様子を示す。図４に示すように、各データの共通項目（顧客ＩＤ、氏名、年齢、性別、住所）に加え、定量データであるＲＦＭランクと、定性データであるＱ１大分類、Ｑ１中分類、アンケート原文Ｑ１、Ｑ２（図示せず）が結合されて、テーブル（データベース）を構成する。
構築された統合ＤＢは、ＡＳＰサーバによってインターネット上の端末から検索される。すなわち、男女別、年代別、購買店別、時系列等の側面から検索条件が設定されて、各側面から見た全体的な傾向を把握した上で、つまり、検索対象の顧客を絞り込んだ上で、さらに、絞り込まれた検索結果と紐付いたアンケート原文（明細データ）へのアクセスを提供する。
【００１８】
以上のようなサービス提供を実現する。この効果を購買履歴データ（定量データ、数値データ）のみの分析と比較して説明すると、購買履歴データ分析で得られる結果は、顧客の属性、過去の購入実績に対する分析に限定されているため、「何を購入したか」という事実に基づく分析は可能であるが、「なぜ購入したのか（満足要因）、購入したが、何に不満を持っているのか（不満足要因）、何に期待しているのか（期待要因）」という顧客の心理的側面（購入の因果関係）を反映させることができなかった。
【００１９】
これを補うのが、定性データであり、本サービスによれば、顧客に対するアンケートによって心理的側面を反映するデータを取得し、これを購買履歴データと統合することにより、顧客の購買理由を明らかにし、ランク付与により設定した各顧客セグメント（男女別、年代別等で区切られるセグメント）に対して、心理的側面を考慮したプロモーション施策を立案する材料を提供することができる。
また、本サービスによれば、データ分析者は、テキストマイニングによって分類された定性データを定量的にインターネットを介して参照することができるため、例えば、部門間での情報共有も容易となる。
【実施例１】
【００２０】
以下、図面を参照して、本発明のデータ分析装置の一実施形態について説明する。図１は、本実施形態のデータ分析装置１の構成図である。
上述したように、本実施形態のデータ分析装置１は、分析対象のデータとして、定量データと定性データとを入力する。この各入力インターフェイスとなるのが、定量データ入力部１０と定性データ入力部２０とである。
すなわち、定量データ入力部１０は、分析対象の識別子（以下、顧客ＩＤとして説明する）と紐付けられた形式の定量データを入力する。具体例としては、上述したように、ＰＯＳデータやポイントカードデータ等の購買履歴データであり、入力形態としては、これらを記録した電子媒体からデータを読み込むことで入力する形態が考えられる。
また、定性データ入力部２０は、顧客ＩＤと紐付けられた定性データを入力する。具体例としては、上述したように、フリーアンサー形式のアンケートデータであり、入力形式は、Ｗｅｂブラウザを介したデータ送受信形態、手入力形態等が考えられる。
各入力部に入力されたデータは、それぞれ定量データ用ＤＢ１１、定性データ用ＤＢ２１に格納される。すなわち、定量データ用ＤＢ１１は、顧客ＩＤと紐付けられた定量データを記憶する。また、定性データ用ＤＢ２１は、顧客ＩＤと紐付けられた定性データを記憶する。
【００２１】
これらデータベースに格納された定量データ、定性データは、検索性、利便性を向上させるために適宜選択されるランク付与手法を用いてデータ加工される。すなわち、ランク付与部１２は、定量データ用ＤＢ１１より、所望の定量データを読み出して、データクレンジング後、選択されるランク付与手法によって分析し、複数の顧客（顧客ＩＤ）を定量データに関するデータ項目を検索条件としてセグメント化して記憶しておく。
また、テキストマイニング部２２は、定性データ用ＤＢ２１より、所望の定性データを読み出して、選択されるテキストマイニング手法により分類（コーディング）する。したがって、選択されたテキストマイニング手法によっては、テキストマイニング部２２は、定性データを１又は複数の分類階層に分類して所定の分類コードを付加する処理や定性データを大分類から小分類へと複数の範囲の異なる階層に分類して、所定の分類コードを付加する処理を実行する。
これらの実行結果は、それぞれデータ統合部３０に出力される。
【００２２】
データ統合部３０は、ランク付与部１１及びテキストマイニング部２１よりそれぞれ定量データ、定性データを入力し、これらの定量データと定性データとを顧客ＩＤで紐付けてデータ検索用のテーブル（データベース）を構築する。
このデータ検索用のテーブルは、データ検索部４０によって読み込まれ、定量データ、定性データの分析に使用される。すなわち、データ検索部４０は、定量データ検索条件部４１より定量データの検索条件を入力して、当該検索条件に該当する定量データと、データ統合部により検索条件に該当する定量データと紐付けられた定性データとからなる検索結果を検索結果出力部５０より出力する。また、定量データ検索条件部４１より定量データの検索条件を入力し、定性データ検索条件入力部４２よりテキストマイニング部２２が付加した分類コードとを入力した場合、データ検索部４０は、当該定量データの検索条件に該当し、かつ、当該分類コードを含むデータ統合部３０により紐付けられた定量データ及び定性データを検索結果として検索結果出力部５０より出力する
【００２３】
このように、定量データ検索条件入力部４１及び定性データ検索条件入力部４２より入力する検索条件（分類コードを含む）は、データ特性、ランク付与部１２が作成したデータ項目、テキストマイニング部２２が付加した分類コードによって、データ分析者が任意に入力可能であるが、定性データの絞込みをより効率的に実行するには、少なくとも定量データの検索条件は入力するように構成することが考えられる。この場合、上述したように、定性データ検索条件入力部４２には検索条件として分類コードの入力は必須とせず、逐次定量データの検索条件を増やしていくことで全体の傾向を把握するように検索を行う。そして、ある程度の絞込みが完了した段階で、定性データ検索条件により、または定性データ検索条件を用いずに、そのまま絞り込まれた顧客ＩＤと紐付けられたアンケート原文データを出力する。
【００２４】
分類コードで絞込みを行う場合、データ検索部４０は、定量データ検索条件部４１から入力する定量データの検索条件に加えて、さらに、定性データ検索条件入力部４２よりテキストマイニング部２２が付加した大分類から小分類までのいずれかの１または複数の分類コードとを入力して、当該定量データの検索条件に該当し、かつ、当該分類コードを含むデータ統合部３０により紐付けられた定量データ及び定性データを検索結果として出力するように構成することが考えられる。この場合、どれくらい絞込みたいかによって、検索条件として、小分類、中分類、大分類を１または複数使用し、検索結果を得るようにする。
【００２５】
定量データ検索条件入力部４１及び定性データ検索条件入力部４２は、基本的には、Ｗｅｂベースの入力インターフェイスであって、それぞれ１または複数の検索条件が指定可能である。
検索結果出力部５０も、同様に、Ｗｅｂベースの出力インターフェイスであって、実装に応じて、データ分析者の端末への検索結果送信処理、データ分析者の端末上における表示処理、検索結果印刷処理が実行される。
【００２６】
次に、図面を参照して、本実施形態のデータ分析装置１の動作について説明する。図６は、定量データとして購買履歴が入力され、定性データとしてアンケートデータが入力された場合における本実施形態のデータ分析装置１のデータ分析処理過程を示すフローチャートである。
定量データ入力部１０及び定性データ入力部２０において、分析対象である顧客に関する定量データ（数値ベースの購買履歴データ）及び定量データ（テキストベースのアンケートデータ）を入力すると（図６のステップＳ１）、定量データ用ＤＢ１１（購買履歴ＤＢ）、定性データ用ＤＢ２１（アンケートＤＢ）それぞれが更新された後（ステップＳ２）、図２、図３に示すように、ランク付与部１２、テキストマイニング部２２によってそれぞれ新規のデータ項目、分類コードが付加される（ステップＳ３）。
【００２７】
図４に示すように、ランク付与部１２、テキストマイニング部２２が出力する各定量データ、定性データはそれぞれデータ統合部３０に入力されて、分析対象の識別子（顧客ＩＤ）をキーとして紐付けられてそれぞれのデータベース（テーブル）が統合される（ステップＳ４）。以上により、新規のデータ項目及び分類コードが付加された多次元の分析ＤＢが構築される。
なお、分析対象の識別子は、定量データ、定性データを紐付けることが可能な識別情報であればどのようなものであってもよく、複数対複数の識別子で紐付けを行うようにしてもよい。
【００２８】
このようにして統合されたデータベースは、所定のＡＳＰサーバを介してインターネット上に公開される（ステップＳ５）。インターネット上のデータ分析者の端末より、ＡＳＰサーバがアクセスされ、定量データ検索条件入力部４１、定性データ検索条件入力部４２に定量データ検索条件及び定性データ検索条件が入力されると（ステップＳ７、Ｓ９）、検索部４０は、該当する定量データ、定性データを出力する（ステップＳ８、Ｓ１０）。このときの出力形式（表示形式）は、図７〜図１１に示すように、ＯＬＡＰ(ＯｎＬｉｎｅ  Ａｎａｌｙｔｉｃａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ)ツールを利用したＧＵＩベースの形式を採用することが考えられる。
【００２９】
以下、このようにして統合されたデータベースを検索する過程について、図７〜図１１を用いて説明する。
図７は、定量データ検索条件入力部４１において、検索条件として年代、性別の分析軸が指定され、図４に示す統合したデータベースに格納された顧客を年代、性別の分析軸で集計して出力した結果を示す。この場合、定性データ検索条件入力部４２には検索条件（図７に示す期待要件カテゴリの分析軸に相当する）が指定されていない。
この出力結果をさらにＲランク、Ｆランクについて展開する、つまり、検索条件として、性別に代えて、Ｒランク、Ｆランクの分析軸を指定すると、検索部４０は、図８に示すように、統合したデータベースに格納された顧客を年代別にＲランク、Ｆランクの分析軸で集計して出力する。
【００３０】
今、図８に示す出力結果を見て、データ分析者が検索条件として、Ｒランク５、Ｆランク５の期待要因別カテゴリ（定性データ）の分析軸を指定すると、図９に示すように、検索部４０は、統合したデータベースに格納された顧客のうち、Ｒランク５、Ｆランク５の顧客を、さらに、テキストマイニング部２２によって分類された要因（大分類：価格、商品、サービス、販売員）の分析軸で集計して出力する。
この出力結果について、データ分析者がもう一度、年代、性別（顧客属性情報）の分析軸を指定すると、検索部４０は、テキストマイニング部２２によって分類された要因（大分類）の分析軸で集計した結果を再度、年代、性別の分析軸で集計して出力する。
これを見ると、一例として、３０代、男性がサービスに期待していることが分かる。
【００３１】
この出力結果について、データ分析者が検索条件として、Ｒランク５、Ｆランク５、３０代、男性の期待要因別カテゴリの中分類の分析軸を指定すると、図１０に示すように、検索部４０は、統合したデータベースに格納された顧客のうち、Ｒランク５、Ｆランク５、３０代、男性の顧客を、さらに、テキストマイニング部２２によって分類された要因（中分類：配達、サービスコーナー、駐車料金、アフターサービス、修理、保証、セール、情報提供）の分析軸で集計して出力する。
【００３２】
この出力結果について、データ分析者がテキストマイニング部２２によって分類された要因（中分類）のうち、情報提供を指定すると、検索部４０は、統合したデータベースに格納された顧客のうち、定量データがＲランク５、Ｆランク５、３０代、男性、定性データが中分類：情報提供に該当する顧客とともに、明細データ（定性データ：アンケート原文）を図１１に示すようにすべて出力する。
以上のようにして、統合したデータベースから所望のランク、顧客属性に該当し、かつ、所望の分類コードに該当する顧客の定性データを検索・出力する。
【００３３】
以上説明したように、本実施形態のデータ分析装置１によれば、大量の分析対象を所望の定量データに関する検索条件で絞込み、絞り込んだ結果と紐付いている定性データを印刷・表示等の形で出力する。
したがって、数値化が不向きであり検索性の低い定性データを大量に分析する場合でも、効率的かつ適切に抽出することができる。また、このような定量データと定性データを融合したデータ分析により、顧客のニーズにあったマーケティングデータを的確にかつ、容易に提供することができる効果が得られる。
【００３４】
上述のデータ分析装置１は、内部に、コンピュータシステムを有している。
そして、上述したデータ分析処理に関する一連の処理の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。
すなわち、データ分析装置１における、各処理手段、処理部は、ＣＰＵ等の中央演算処理装置がＲＯＭやＲＡＭ等の主記憶装置に上記プログラムを読み出して、情報の加工・演算処理を実行することにより、実現されるものである。
ここでコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等をいう。また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータが当該プログラムを実行するようにしても良い。
【図面の簡単な説明】
【００３５】
【図１】サービス提供フロー図。
【図２】定量データのランク付与フロー図。
【図３】定性データのコーディング例。
【図４】定量データと定性データとを統合したテーブル構成図。
【図５】データ分析装置１の構成図。
【図６】データ分析処理過程を示すフローチャート。
【図７】顧客属性での検索結果を示す図。
【図８】ランクでの検索結果を示す図。
【図９】大分類での検索結果を示す図。
【図１０】中分類での検索結果を示す図。
【図１１】明細データの出力結果を示す図。
【符号の説明】
【００３６】
１…データ分析装置
１０…定量データ入力部
１１…定量データ用ＤＢ
１２…ランク付与部
２０…定性データ入力部
２１…定性データ用ＤＢ
２２…テキストマイニング部
３０…データ統合部
４０…データ検索部
４１…定量データ検索条件入力部
４２…定性データ検索条件入力部
５０…検索結果出力部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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